E-ISSN: 2503-1171

## APLIKASI PERANCANGAN DATA PENDUDUK UNTUK PEMILU DESA DURIN TONGGAL KECAMATAN PANCUR BATU MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING

## Abstract
[Population Data Design Application for the Durin Tonggal Village Election Pancur Batu District Using Fuzzy Multiple Attribute Decission Making] In accordance with the regulations prescribed by the Act, to be able to follow the elections it is necessary criteria to determine who is eligible for election. To help determine in determining a person who is entitled to vote then takes a decision support system. One method that can be used for decision  support system  is to  use  Fuzzy MADM (Multiple Attribute  Decission  Making) to  use traditional methods  of  SAW  (Simple  Additive  weighting).  This  method  was  chosen  because  it  is  able to  select  the  best alternative from a number of alternatives, in this case the alternative is meant by the search for weight value for each attribute, and then performed the ranking process will determine the optimal alternative.
Keywords: ELECTION, FMADM, SAW, Criteria, Weights.

## Abstrak
Sesuai  dengan  peraturan  yang  sudah  ditentukan  oleh  Undang-undang,  untuk  bisa  mengikuti  pemilu  maka diperlukan  kriteria-kriteria  untuk  menentukan  siapa  yang  berhak  untuk  mengikuti  pemilu.  Untuk  membantu menentukan  dalam  menetapkan  seseorang  yang  berhak  mengikuti  pemilu  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah dengan  menggunakan Fuzzy MADM  ( Multiple  Attribute  Decission  Making )  dengan  mengggunakan  metode SAW ( Simple Additive Weighting ). Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan berdasarkan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal.
Kata Kunci: PEMILU, FMADM, SAW, Kriteria, Bobot.

## 1. Pendahuluan
Seiring dengan perkembangan zaman yang sangat modern, kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat  maju dan berkembang pesat. Manusia  saat ini dimudahkan dengan  adanya  komputer. Hampir semua bidang pekerjaannya dibantu dengan adanya komputer. Dengan adanya komputer, pekerjaannya dapat  selesai dengan  cepat  sehingga  dapat  menghemat  waktu,  tenaga  dan  biaya.  Kemajuan  teknologi  komputer  saat  ini, mendorong  munculnya  berbagai  inovasi  yang  baru  dan  berbagai  penemuan  baru  yang  sangat  membantu kebutuhan manusia. Era komputer saat ini segala bidang pekerjaan sangat dibantu dengan adanya komputer tidak terkecuali proses pendataan dan penyimpanan hasil data calon pemilih untuk pemilu (Kristina,2012). Pengolahan data penduduk yang sedang berjalan di Desa Durin Tonggal masih bersifat pembukuan atau secara manual dan database  yang  digunakan  masih  dalam  bentuk  kertas,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk pengolahan dan kendala terbesar adalah kesulitan dalam penyimpanan atau pencarian arsip yang telah tersimpan
Sabrina Aulia Rahmah 1) , Ega Evinda Putri 2)
1) Teknologi Informasi, Universitas Dharmawangsa
2) Rekayasa Perangkat Lunak Universitas Dharmawangsa Jl. Almuslim No.1 Bireuen – Aceh Indonesia e-mail : sabrinaaulia@dharmawangsa.ac.id , egaevinda@dharmawangsa.ac.id
jika akan dicocokkan dengan informasi atau pedoman yang baru diperoleh, serta tak lupa masalah pembuatan laporan  yang  terlambat  terkadang  juga  menghambat  penyampaian  informasi  (Sumber  wawancara  dengan karyawan,  Desa  Durin  Tonggal,2015).  Pihak  kelurahan  yang  mensurvey  untuk  pengisian  kriteria  setiap masyarakat  menentukan  layak  atau  tidaknya  masyarakat  tersebut  mengikuti  pemilu.  Pengambilan  keputusan untuk  menentukan  kriteria  calon  pemilih  sudah  terjadi  biasanya  mengacu  pada  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan (Kusmiati,2015). Permasalahan yang muncul adalah ketika menentukan kriteria calon pemilih dengan manual  maka  butuh  banyak  waktu.  Maka  dibutuhkan  suatu  sistem  komputerisasi  yang  dapat  membantu memberikan keputusan dengan cepat dan tepat. Kegiatan awal yang perlu dilakukan untuk melaksanakan pemilu adalah pendataan masyarakat yang memilki hak untuk memilih, misalnya yang sudah berusia minimal 17 tahun, bukan anggota TNI/Polri, tidak terganggu jiwanya dan sebagainya. Pendaftaran pemilih sangat  penting untuk memastikan hanya mereka yang berhak yang bisa menggunakan hak pilihnya, juga untuk  pengadaan logistik pemilu seperti pencetakan surat suara, pembuatan Tempat Pemungutan Suara (TPS), bilik dan kotak suara dan sebagainya.

## 2. Metode
Terkait dengan penelitian dalam hal ini ada beberapa metode yang akan penulis gunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
A. Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan yaitu mengumpulkan bahan-bahan refrensi yang membahas tentang sistem pendukung keputusan untuk menunjang penulisan skripsi.
B. Studi Lapangan
Studi ini dilakukan dengan cara mengunjungi tempat yang akan diteliti dan pengumpulan data dilakukan secara langsung. Hal ini meliputi :
1) Wawancara
Yaitu pengumpulan data dengan cara mengadakan tanya jawab kepada salah satu pegawai yang ada dikantor lurah pancur batu.
2) Observasi
Yaitu pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan secara secara langsung dikantor lurah pancur batu.
C. Tahap perancangan
Pada  tahap  ini  penulis  merancang  aplikasi  sistem  dalam  menetukan  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan umum di suatu desa.
D. Tahap Pengujian
Pada tahap ini penulis menguji aplikasi yang telah dirancang apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
E. Tahap pembuatan laporan hasil penelitian Pada  tahap  ini  penulis  menyimpulkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan  memberikan  saran  untuk penelitian berikutnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Perancangan Sistem
Sistem  yang  akan  dirancang  dalam  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  calon pemilih menggunakan alat bantu yaitu flowchart , Diagram Konteks (DFD), relasi antar tabel (ERD).
Data Flow Diagram (DFD) adalah suatu bentuk aliran sistem yang lebih mudah untuk dimengerti, pada level ini  dijelaskan  setiap  kegiatan  yang  dapat  menggambarkan  lebih  detail  dan  lebih  rinci  dari  proses  yang  telah digambarkan sebelumnya pada diagram konteks.
Gambar 2. Diagram Konteks (DFD)
ERD merupakan sebuah diagram yang menggambarkan hubungan antar objek data dalam sebuah sistem basis data,  untuk  menggambarkannya  digunakan  beberapa  notasi  dan  simbol.  Pengertian  dari  ERD  ( Entity Relationship Diagram) adalah suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi
Gambar 3. Entity Relationship Diagram (ERD)

## B. Perancangan Perhitungan Metode Saw  (Simple  Additive  Weighting)
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada. (Kusumadewi dalam  Dani, 2010).
Keterangan :
a) Dikatakan  kriteria  keuntungan  apabila  nilai  x ij memberikan  keuntungan  bagi    pengambil  keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila x ij menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b) Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka  nilai  x ij dibagi  dengan  nilai  Max i (x ij )  dari    setiap  kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Min i (x ij )  dari setiap kolom dibagi  dengan nilai x ij .
c) rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternative  Ai  dan  atribut  Cj;  i  =  1,  2, …, m dan j = 1, 2,…, n.
Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai :
Keterangan : V i = Ranking untuk setiap alternatif w j = Nilai bobot dari setiap kriteria r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.
Berikut perancangan perhitungan metode SAW untuk  membantu menentukan calon  pemilih untuk pemilu dengan mengambil 3 sample data masyarakat didaerah tersebut, yaitu  :
a. Kriteria-kriteria menentukan calon pemilih:
C1 = Umur; C2 = Kartu tanda penduduk (KTP);
C3 = Kependudukan;
C4 = Status Pemilih.
b. Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu tingkatan kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan ke dalam bilangan fuzzy.  Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut: Sangat Rendah
= 0; Rendah (R) = 0,25; Cukup (C) = 0,5; Tinggi (T) = 0,75; Sangat Tinggi (ST) = 1.
Nilai bobot tersebut dibuat dalam sebuah grafik supaya lebih jelas, seperti di bawah ini :
Gambar 4. Grafik bobot
Keterangan: SR = Sangat Rendah      T = Tinggi
C   = Cukup R   = Rendah
ST = Sangat Tinggi
c. Pengambilan  keputusan  memberikan  nilai  bobot  (W)  berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing kriteria yang dibutuhkan. Bobot preferensi pada setiap kriteria sebagai berikut : W = ( 0,5  0,75  0,25  1 ).
d. Tabel bobot pada setiap kriteria
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot dari setiap kriteria :
Tabel 1 . Bobot untuk setiap kriteria
Simbol  Data Parameter  Nilai  Bobot C1 Umur <= 16 0,25
0,5
>=17 1 C2 KTP
Ada 1
0,75 Tidak Ada 0,25
C3 Kependudukan Penduduk Asli 0,75 0,25 Pendatang 0,5 C4 Status Pemilih Sipil 1 1 Angkatan 0,25
Keterangan :
C1 – C4 adalah kriteria-kriteria yang terdiri dari:
1) Umur (merupakan kriteria dengan prioritas cukup dengan nilai bobot 0,5);
2) Kartu tanda penduduk (merupakan prioritas tinggi dengan nilai bobot 0,75);
3) Kependudukan (merupakan prioritas rendah dengan nilai bobot 0,25);
4) Status pemilih (merupakan prioritas sangat tinggi dengan nilai bobot 1).
5) Berikut perhitungan manual berdasarkan contoh kasus.

## C. Pengujian Aplikasi
a. Tampilan Halaman Data Masyarakat
Halaman data masyarakat merupakan tampilan antarmuka untuk admin menginputkan data masyarakat yang ingin mengikuti pemilu, yang nantinya kemudian diseleksi sesuai dengan kriteria yang ditetapkan. Berikut adalah gambar tampilan halaman data masyarakat.
Gambar 5. Tampilan Halaman Data Masyarakat
Gambar diatas menunjukkan beberapa data yang telah disimpan pada database ‘db_pemilu’ dengan nama tabel ‘masyarakat1’. Data tersebut selain dapat disimpan dengan meng-klik tombol ‘Simpan’, tetapi juga dapat di edit dengan mengk-klik tombol ‘Edit’ dan di hapus dengan meng-klik tombol ‘Hapus’. Data yang tersimpan ini nantinya akan dipilih kemudian akan di tambahkan kriteria pada halaman data kriteria.
b. Tampilan Halaman Data Kriteria
Halaman data kriteria merupakan tampilan antarmuka untuk admin menginputkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan. Halaman data kriteria mengambil data masyarakat yang telah tersimpan sebelumnya pada database ‘db_pemilu’ di tabel ‘masyarakat1’. Jika data tidak ada pada database maka proses input untuk data kriteria tidak dapat diproses. Data kriteria inilah yang nantinya akan diseleksi. Berikut adalah gambar tampilan halaman data kriteria.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Kriteria Gambar  di  atas  menunjukkan  penginputan  data  kriteria  yang  ditampung  dalam database sementera  untuk kemudian diproses. Untuk memproses data kriteria, admin perlu menambahkan lebih dari 1 data dengan meng- klik tombol ‘Tambah’, karena jika hanya ada 1 data maka tidak ada yang bisa dibandingkan.
Setelah  penginputan  data  kriteria, admin selanjutnya  akan  dapat  melihat  proses  analisis  perhitungan metode Fuzzy SAW dengan meng-klik tombol ‘Proses’.
c. Tampilan Hasil Perhitungan Metode Simple  Additive  Weighting
Tampilan Hasil Data Perhitungan merupakan tampilan hasil perhitungan menggunakan Metode SAW. Dalam hasil  perhitungan  terdapat  perhitungan  normalisasi  dan  terbobot.  Berikut  adalah  gambar  tampilan  hasil perhitungan.
Gambar 7. Tampilan Hasil Perhitungan Metode
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  lima  sampel  data  yang  sebelumnya  diinputkan  pada halaman kriteria diproses dengan metode SAW untuk mendapatkan nilai alternatif tertinggi atau lebih besar dari nilai 10,1. Dari hasil perhitungan sampel yang sebelumnya terlihat data dengan ‘Nama Susinta dengan Nilai (V) =  13’  dan  ‘Nama  =  Junita  Sari  Br  Ginting  dengan  Nilai  (V)  =  12,333333’  mendapatkan  hasil  perhitungan tertinggi dan berhak mengikuti pemilu.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan dalam perancangan aplikasi sistem menggunakan SAW ( Simple Additive Weighting ) pada FMADM ( Fuzzy Multiple Attribute Decission Making ), beberapa kesimpulan yang dapat dijabarkan, sebagai berikut :
1. Sistem ini dibangun untuk mengolah data yang telah diinputkan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu untuk dijadikan sebuah informasi yang dapat digunakan di kantor lurah desa Durin Tonggal yang nantinya dapat digunakan dalam membantu pegawai kantor lurah menentukan masyarakat yang berhak mengikuti pemilu.
2. Sistem ini dibangun agar dapat mengurangi tingkat kesalahan- kesalahan dalam menentukan masyarakat yang berhak mengikuti pemilu.
Metode Fuzzy SAW  ( Simple  Additive  Weighting ) dapat digunakan untuk membantu memecahkan masalah penentuan masyarakat yang mengikuti pemilu dengan perhitungan metode tersebut dengan kriteria yang paling diprioritaskan  adalah  Umur,  Kartu  Tanda  Penduduk  (KTP),  Kependudukan,  Status  Pemilih.  Kemudian berdasarkan kriteria-kriteria tersebut dilakukan perhitungan perangkingan dan penentuan nilai bobot dari tingkat kepentingan dari setiap kriteria yang ditentukan.

## Daftar Pustaka
[1] Adelia, Jimmy Setiawan. (2011). “Implementasi Customer Relationship Management (CRM) pada Sistem Reservasi  Hotel  Berbasis  website  dan  Desktop”.  Jurnal  Sistem  Informasi,  Vol.  6,  No.2,  September 2011:113-126.
[2] Apriansyah Putra. (2011). “Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decission Making”. Jurnal Sistem Informasi (JSI) VOL NO 3.
[3] Chandra Gunawan. (2014). “Rancangan Aplikasi  Penentuan Data Penduduk Untuk Calon  Pemilih Pada Pemilihan Umum Berbasis Web”. Sekolah Tinggi Tenik Harapan Medan.
[4] Herny  Februariyanti,  Eri  Zuliarso.  (2012).  “Rancang  Bangun  Sistem  Perpustakaan  untuk  Jurnal Elektronik“. Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 17, No.2, Juli 2012 : 124-132   ISSN : 0854-9524
[5] Komputer Wahana. (2010). “Membuat Aplikasi Client Server dengan Visual Basic 2008”,  Yogyakarta : Andi.
[6] Kristanto. (2008). “Perancangan sistem informasi dan aplikasinya”. Yogyakarta : Gaya media
[7] Kusrini. (2007).  “Tuntunan  Praktis  Membangun  Sistem Informasi  Akuntansi  dengan  Visual  Basic  dan Microsoft  SQL”.  Andi , Yogyakarta.
[8] Kusmiati,  Wawan  Laksito  YS,  Tri  Irawati.  (2015).  “Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan Penerimaan  Beras  Untuk  Keluarga  Miskin  (Raskin)Di  Kelurahan  Sondakan  Kecamatan  Laweyan  Kota Surakarta”. Jurnal Ilmiah SINUS. ISSN: 1693-1173.
[9] Kusumadewi, Sri dkk. (2007). “Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM)”.Yogyakarta : Graha Ilmu.
[10] Pressman, Roger, S. (2012). “Rekayasa Perangkat  Lunak  Pendekataan Praktis”. Yogyakarta : Andi.
[11] Putra  Aldo.  (2014).  “Tinjauan  Yuridis  Terhadap Syarat  Partai Politik Peserta  Pemilu  Tahun  2014”. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Fakultas Syariah dan Hukum. Program Studi Ilmu Hukum.
[12] Rahadian  Fajar.  (2011).  “Sistem  Pengelolaan  Database  Siswa  Menggunakan  Pemrograman  Visual Studio.Net”. Jurnal Pendidikan Dompet Dhuafa edisi I/2011.
[13] Razak. (2012). “Perancangan Pendataan Penduduk dan Sistem Informasi Sensus”, Yogyakarta : Andi.
[14] Saputro  Haris.  (2012).  “Modul  Pembelajaran  Praktek  Basis  Data  (MySQL)”.  Online http://www/scribd.com/doc/206391886/Mysql-modulation#scribd Tgl 20 September 2015.
Aulia, S. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENERIMA BANTUAN BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS. Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi , 1 (2 Des), 52-57